1-239 Ubuntu Mate 라즈베리파이+3에서 Pi camera를 설치하자.

지난해 겨울 텐서플로우 OpenCV 출간 이후 7개월 만에 2권에 해당하는 “Scikit PyTorch 머신러닝”을 출간하게 되었다. 각권이 450 페이지이므로 합 900 페이지에 달하는 내용이라 무슨 머신러닝을 공부하는데 분량이 왜 이렇게 많은가? 하고 의문을 가질 수도 있겠으나 그 내용이 튜토리얼성에 가까워 사실 그렇게 큰 부담은 없는 책이다. 물론 책 내부에 파이선 코드를 끼워 넣는 먹통 짓은 지금 세상에서는 할 필요가 없을 것이다. 해당 책의 머리말에 써둔 하이퍼링크 목차를 다운받으면 블로그를 직접 열어 볼 수 있으며 거기서 예제 코드를 다운 받을 수 있다.

 

1권에 해당하는 텐서플로우 OpenCV 머신러닝에서는 2017년 9월경부터 2018년 12월 사이에 머신러닝을 이해하고자 하는 필자의 열공(?) 내용을 담아 보았다면 2권에서는 1권에서 제기되었던 여러 내용들에 대해서 해답을 찾아가는 내용들을 꽤 많이 포함하였다. 2권이라고 해서 내용적으로 완전히 정리된 것은 아니기 때문에 다시 3권의 출발점이 될 수도 있을 것이다.

 

다소 아쉬운 점은 흥미 위주로 시작했던 1, 2권의 Softmax 관련 내용을 완전히 정리하지는 못했는데 이 그 이유는 R&D 영역으로 넘어갔기 때문이다. 2020년에는그 내용까지도 포함하여 출간할 계획이다.

 

본 서의 출간 목적은 작가들과 출판사가 염원하는 베스트셀러 화가 목표가 아니다. 사회적으로 인공지능(머신러닝)에 대한 이해 필요성이 점증하는 시기이며, 인공지능 분야의 발전 속도가 상당히 빠르기 때문에 그에 맞춰서 비전공자라 할지라도 머신러닝에 입문해 볼 수 있도록 경험과 생각을 공유해 보고자 하는 것이다.

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라즈베리 파이 B 보드에 Wubuntu를 설치한 경우에도 Pi Camera 사용이 가능하다. Pi Camera 라이브러리 모둘 설치 및 사용 방법에 관해서 알아보자.

마테 터미널을 열고 다음과 같이 command line 명령에 의해 Pi Camera를 설치하자.

제대로 잘 설치되었는지 확인을 원하면 Wubuntu 파일 시스템에서 /boot/firmware 폴더 안의 config.txt 파일을 찾아서 nano 에디터로 오픈 후 찾기 기능을 사용하여 start_x=1 및 gpu_mem=128을 확인해 보도록 한다.

다음의 간단한 파이선 코드를 작성하여 실행하고 폴더에서 image1.jpg를 관찰해 보자. Rasphian OS 와 마찬가지로 카메라가 작동한다.

한 가지 더 확인해 보아야 할 명령은 raspistill –o cam.jpg 이다. 이 명령을 실행하면 잠깐 동안 캠코더 영상을 보여준다.

 

이와 같이 Pi Camera 로 사진과 캠코더 촬영이 잘 되면 그 다음 단계는 OpenCV 설치일 것이다. OpenCV 설치는 ‘파이선 코딩 초보자를 위한 텐서플로우 OpenCV 머신러닝“ 7장 3절에서 이미 다루었다. 하지만 Wubutu에서 컴퓨터 비전을 해보려면 비슷한 아니면 그 이상의 고된 설치 작업이 필요할지도 모르겠다. 결국은 Wubuntu 18.04를 OS로 하는 NVIDIA Jetson Nano 보드에서도 마찬가지 노력이 필요할 것이다. 이미 Rasphian Stretch 버전에서 경험했으므로 한번 더 해 보는 것도 나쁘지 않을 듯하다. 혹 설치 시간이 2시간 넘어갈 우려가 있으므로 좋은 시간대를 택해서 시작하고 만약을 위해서 충분한 냉각이 가능하도록 USB 선풍기라도 하나 갖추어 별도의 PC 전원으로 구동하도록 하자. 라즈베리 Pi3 B+ 모델에서도 냉각 불충분 시 CPU 가 멈추는 사례가 왕왕 있으므로 참고하자.